[转]OpenCV中Mat的详解 每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像

2014-VGG-<Very deep convolutional networks for large-scale image recognition>翻译 原文:http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%282801f41808e377a1897a3887b6758c59%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kduw22v&sc_vurl=http%3A%2F%2Farxiv.

视图分类就两类,View和ViewGroup.ViewGroup是View的子类,ViewGroup可以包含所有的View(包括ViewGroup),View只能自我描绘,不能包含其他View. 然而系统定义的ViewGroup毕竟功能有限,不能满足我们所有的需求,很简单的道理,别人不可能为你考虑所有的细节.所以我们需要自定义ViewGroup. 一个非常简单的视图包含关系:ViewGroup1->ViewGroup2->…->ViewGroupi->…->ViewGroup

本文译自:Reducing the size of my App Q: 怎样才能让我的程序安装包小一点,让程序的下载和安装更快速? A: 本文收集了一些减小程序安装包大小的相关技巧(当第一次下载和安装程序时).如果是针对升级程序的话,可以看这篇文章(减小iOS应用程序升级时所需下载的大小)(这与第一次安装使用的工作原理有所不同). 检查应用程序 首先是检查.app bundle,看一下程序包里面哪些文件占的空间最大. 在做任何相关优化之前,我们需要做一些权衡.通过权衡,可以知道把优化的重点集中在

减小iOS应用程序的大小 本文译自:Reducing the size of my App Q: 怎样才能让我的程序安装包小一点,让程序的下载和安装更快速? A: 本文收集了一些减小程序安装包大小的相关技巧(当第一次下载和安装程序时).如果是针对升级程序的话,可以看这篇文章(减小iOS应用程序升级时所需下载的大小)(这与第一次安装使用的工作原理有所不同). 检查应用程序 首先是检查.app bundle,看一下程序包里面哪些文件占的空间最大. 在做任何相关优化之前,我们需要做一些权衡.通过权衡,

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition #paper 1. paper-info 1.1 Metadata Author::[[Karen Simonyan]], [[Andrew Zisserman]] 作者机构:: Keywords:: #DeepLearning , #VGG, #CNN Journal:: [[2015-04-10]] 状态:: #Doing 1.2 Abstract In th

在上一篇深度分析与调优讨论中,我们介绍了高斯模糊,灰度化和Sobel算子.在本文中,会分析剩余的定位步骤. 根据前文的内容,车牌定位的功能还剩下如下的步骤,见下图中未涂灰的部分. 图1 车牌定位步骤 我们首先从Soble算子分析出来的边缘来看.通过下图可见,Sobel算子有很强的区分性,车牌中的字符被清晰的描绘出来,那么如何根据这些信息定位出车牌的位置呢? 图2 Sobel后效果 我们的车牌定位功能做了个假设,即车牌是包含字符图块的一个最小的外接矩形.在大部分车牌处理中,这个假设都能工作的很好.

1.Mat基础 在计算机内存中,数字图像是已矩阵的形式保存的.OpenCV2中,数据结构Mat是保存图像像素信息的矩阵,它主要包含两部分:矩阵头和一个指向像素数据的矩阵指针. 矩阵头主要包含,矩阵尺寸.存储方法.存储地址和引用次数等. 矩阵头的大小是一个常数,不会随着图像的大小而改变,但是保存图像像素数据的矩阵则会随着图像的大小而改变,通常数据量会很大,比矩阵头大几个数量级.这样,在图像复制和传递过程中,主要的开销是由存放图像像素的矩阵而引起的.因此,OpenCV使用了引用次数,当进行图像复制和

Author:: Maddock Date: 2015-03-23 16:33:49 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/adong76/article/details/40539357 参考 http://blog.csdn.net/ljbkiss/article/details/7381208 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7161335#comments http://blog.csdn.net/g

参考博客: OpenCv中cv::Mat和IplImage,CvMat之间的转换 Mat - 基本图像容器 Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力,支持常见的矩阵运算(参照Matlab中的各种矩阵运算),所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理. 关于 Mat ,首先要知道的是你不必再手动地(1)为其开辟空间(2)在不需要时立即将空间释放.但手动地做还是可以的:大多数OpenCV函数仍会手动地为输出数据开辟空间.当传递一个已经存在的 Mat 

(看到的一篇非常好的文章,讲opencv内部类之间的关系的.) opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat,cvMat和IplImage,这三种类型都可以代表和显示图像,但是,Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化.而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的,但是,IplImage类型与CvMat类型的关系类似

在用Opencv的时候由于下图原本的图像尺寸是1111*1111,要进行resize,代码如下: cv::Mat img = cv::imread("//Users//apple//td3//vase//19201.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::Mat img2; cv::resize(img, img2, cv::Size(400,400),0,0, cv::INTER_AREA); 因为我根本不知道img的数据是什么类型(不知道数据类型根本无

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

一直以来,我使用的方法都是shiqiyu在opencvchina上面提供的引入directshow,并且采用cvvimage和cameraDs的方法.这个方法虽然在xp/win7/win8下面都能够成果使用,但是一直以来我都没有动机去深入看一看这个方法.这次在知乎上面看到 jie wu 提出的“将Opencv窗口添加到PictureControl”中的方法,感到思路很好,进行了具体实现 http://pan.baidu.com/s/1nuixdhR 具体可以看代码,我帖一些主要代码 void C

在2001年刚刚出现的时候,OpenCV基于 C 语言接口而建.为了在内存(memory)中存放图像,当时采用名为 IplImage 的C语言结构体,时至今日这仍出现在大多数的旧版教程和教学材料.但这种方法必须接受C语言所有的不足,这其中最大的不足要数手动内存管理,其依据是用户要为开辟和销毁内存负责.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦代码开始变得越来越庞大,你需要越来越多地纠缠于这个问题,而不是着力解决你的开发目标. 幸运的是,C++出现了,并且带来类的概念,这给用户带来另外一个

IplImage 与 Mat IplImage是OpenCV1中的图像存储结构体,基于C接口创建.在退出之前必须release,否则就会造成内存泄露.在一些只能使用C语言的嵌入式系统中,不得不使用. IplImage* img = cvLoadImage(); Mat类内存分配是自动完成的,不必手动开辟空间(非必须),不必在不需要时释放空间. Mat类的构成 Mat由矩阵头和一个指向存储图像矩阵的指针组成.为应该尽量避免图像的复制,加快程序运行速度,Mat的拷贝构造函数只复制信息头和矩阵指针,不

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储

转载自:Linux服务器性能评估与优化 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In &

Mat作为opencv中一种数据类型常常用来存储图像,相对与以前的IplImgae类型来说,Mat类型省去了人工的对内存的分配与释放,转而自动分配释放.Mat Class主要包括两部个数据部分:一个是matrix header(包括matrix的大小尺寸,储存方法,储存地址等等..),另一个是指向存储像素值的矩阵的指针. Opencv中对Mat的复制分为两种, Mat A, C; // creates just the header parts A = imread(argv[], CV_LOA

Mat,cvMat和IplImage这三种类型都可以代表和显示图像,三者区别如下 Mat类型侧重于计算,数学性较高,openCV对Mat类型的计算也进行了优化. 而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”,opencv对其中的图像操作(缩放.单通道提取.图像阈值操作等)进行了优化.IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系.实际上,CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr,这在源代码中会常见.在opencv2.0之前,opencv是完全用C实现的.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金